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問題：

• 1、Python 多線程為什麼耗時更長？
• 2、為什麼在 Python 裡面推薦使用多進程而不是多線程？

1.1創建多線程

Python提供兩個模塊進行多線程的操作，分別是thread和threading，

前者是比較低級的模塊，用於更底層的操作，一般應用級別的開發不常用。

• 方法1：直接使用threading.Thread()

• 方法2：繼承threading.Thread來自定義線程類，重寫run方法

1.2 線程合併

Join函數執行順序是逐個執行每個線程，執行完畢後繼續往下執行。主線程結束後，子線程還在運行，join函數使得主線程等到子線程結束時才退出。

1.3 線程同步與互斥鎖

線程之間數據共享的。當多個線程對某一個共享數據進行操作時，就需要考慮到線程安全問題。threading模塊中定義了Lock 類，提供了互斥鎖的功能來保證多線程情況下數據的正確性。

用法的基本步驟：

其中，鎖定方法acquire可以有一個超時時間的可選參數timeout。如果設定了timeout，則在超時後通過返回值可以判斷是否得到了鎖，從而可以進行一些其他的處理。

具體用法見示例代碼：

1.4 可重入鎖（遞歸鎖）

為了滿足在同一線程中多次請求同一資源的需求，Python 提供了可重入鎖（RLock）。

RLock內部維護著一個Lock和一個counter變量，counter 記錄了 acquire 的次數，從而使得資源可以被多次 require。直到一個線程所有的 acquire 都被 release，其他的線程才能獲得資源。

具體用法如下：

1.5 守護線程

如果希望主線程執行完畢之後，不管子線程是否執行完畢都隨著主線程一起結束。我們可以使用setDaemon(bool)函數，它跟join函數是相反的。它的作用是設置子線程是否隨主線程一起結束，必須在start() 之前調用，默認為False。

1.6 定時器

如果需要規定函數在多少秒後執行某個操作，需要用到Timer類。具體用法如下：

2 Python 多進程

2.1 創建多進程

Python 要進行多進程操作，需要用到muiltprocessing庫，其中的Process類跟threading模塊的Thread類很相似。所以直接看代碼熟悉多進程。

• 方法1：直接使用Process, 代碼如下：

• 方法2：繼承Process來自定義進程類，重寫run方法, 代碼如下：

2.2 多進程通信

進程之間不共享數據的。如果進程之間需要進行通信，則要用到Queue模塊或者Pipi模塊來實現。

2.3 進程池

創建多個進程，我們不用傻傻地一個個去創建。我們可以使用Pool模塊來搞定。

Pool 常用的方法如下：

具體用法見示例代碼：

選擇多線程還是多進程？

在這個問題上，首先要看下你的程序是屬於哪種類型的。一般分為兩種 CPU 密集型 和 I/O 密集型。

• CPU 密集型：程序比較偏重於計算，需要經常使用 CPU 來運算。例如科學計算的程序，機器學習的程序等。
• I/O 密集型：顧名思義就是程序需要頻繁進行輸入輸出操作。爬蟲程序就是典型的 I/O 密集型程序。

如果程序是屬於 CPU 密集型，建議使用多進程。而多線程就更適合應用於 I/O 密集型程序。

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